专利交易市场

本发明公开基于磁链的开关磁阻电机转矩脉动抑制控制系统和方法，利用神经网络转矩估计模型对转矩进行估计，并利用动态RBF神经网络转矩‑磁链模型实现相参考转矩到磁链的转换，基于估计的转矩信息对磁链进行实时前馈补偿，以获得准确磁链信息，实现了SRM的磁链控制，抑制转矩脉动，方法运算量小；所构造的神经网络转矩估计模型具有能够体现SRM转矩变化规律的激励函数，且对神经网络的输入进行预处理，以实现对瞬时转矩的估计；本系统可构成嵌入式系统，通过神经网络转矩估计模型实现瞬时转矩估计、通过动态RBF神经网络转矩‑磁链模型实现相参考转矩到磁链的转换及磁链前馈补偿，实现了SRM的磁链控制，抑制转矩脉动，方便开关磁阻电机的在线控制。

本发明公开一种开关磁阻电机的电感模型非线性补偿与控制方法与系统，利用能体现SRM线性模型误差的转矩偏差及其变化率作为模糊推理输入信息，设计模糊推理规则，构建模糊补偿器，实现对线性电感模型的非线性前馈补偿；引入强化学习，设计回报函数，与模糊补偿器相配合，进一步实现电感模型的非线性自适应优化补偿，达到间接描述电感的强非线性特性的目的。本发明能够有效地改善控制系统动态品质，抑制了SRM转矩脉动。本发明系统可构成嵌入式系统，避免非线性特性直接建模，运算量小，方便开关磁阻电机的在线控制。

本发明公开一种模糊分数阶PID的开关磁阻电机转矩控制方法与系统，外环设置模糊分数阶PID控制器，将分数阶微分与分数阶积分引入二维模糊控制器；运用分数阶微分,解决一阶纯微分易受高频干扰的缺点，提高系统的稳态精度。内环的PID转矩控制器包括增量PID控制器、内环转矩滞环控制器和RBF神经网络；增量PID控制器的参数由RBF神经网络建模得到；通过RBF神经网络的输出与SRM转矩之差学习完成RBF神经网络的建模；增量PID控制器的输出作为内环转矩滞环控制器的输入信号。本发明外环的模糊分数阶PID控制器和内环的PID转矩控制器相互配合，直接控制SRM的转矩，有效地减小其转矩脉动，动态性能良好，适应性强，易于实现。

本发明公开一种基于变滞环PWM的开关磁阻电机直接瞬时转矩控制方法，实时检测开关磁阻电机转子位置角及实际转矩，并将所得实际转矩与其给定转矩比较，得到相应的转矩偏差；根据开关磁阻电机每相对应的开通角、关断角及换相重叠角确定其三个工作区间，并分别建立各区间的滞环函数模型；以开关磁阻电机效率和转矩脉动系数为优化目标，采用果蝇算法对其进行优化，得到滞环函数模型各参数的最优取值；根据所得滞环函数及上述所得转子位置角与转矩偏差，采用变滞环PWM控制方法对功率变换电路中相应功率开关进行控制，可达到降低开关磁阻电机转矩脉动的目的。本发明具有算法简单、转矩脉动抑制能力强等特点，具有较好的应用价值。

本发明为解决开关磁阻电机运行时转矩脉动大的技术问题，提供了一种开关磁阻电机的控制方法和系统，该控制方法包括以下步骤：获取开关磁阻电机的给定转速；获取开关磁阻电机的转子位置信号和各相的相电流；根据转子位置信号计算开关磁阻电机的反馈转速；根据给定转速和反馈转速计算开关磁阻电机的期望转矩；根据期望转矩分配开关磁阻电机各相的输出转矩，并根据开关磁阻电机各相的输出转矩计算开关磁阻电机各相的期望电流；根据开关磁阻电机各相的期望电流和相电流，采用神经网络自适应鲁棒滑模控制算法生成对应的驱动信号，以根据驱动信号对开关磁阻电机进行控制。本发明能够有效抑制开关磁阻电机的转矩脉动。

本发明公开一种减小开关磁阻电机转矩脉动的控制系统，涉及电机拖动领域。本发明包括：转子位置检测单元，用于采集开关磁阻电机中转子相对于定子的实时角度偏转位置以及历史记录；定子线圈组电流检测单元，用于采集定子线圈组内的实时驱动电流以及历史记录；霍尔元件组，用于检测开关磁阻电机内若干位置点的实时磁感线方向和实时磁场强度以及历史记录；供电单元，用于对定子线圈组输入驱动电流；转矩控制单元，生成对定子线圈组的调节驱动电流，使得开关磁阻电机转矩脉动降低。本发明通过控制定子线圈组中驱动电流，有效降低了开关磁阻电机的转矩脉动。